scipy的optimize工具箱中有拟合函数可以使用
或者用sm的OSL进行拟合
具体搜一下教程
首先分两种情况：
①交互窗口处执行：这个时候由于python的强制缩进,所以呢想要结束函数的定义只需要按两下enter即可.
调用函数方法相同,把函数名及参数写上就可以了,如果有返回值可以
r=functionA(var1)
#author:zfxcx
def pt():
print("hello")
pt()
一般而言,拟合结果不会因为初值的不同而有太大的偏差,如果偏差很大,说明数据和函数不太匹配,需要对函数进行改正.X0的迭代初始值选择与求解方程,有着密切的关系.不同的初始值得出的系数是完全不一样的.这要通过多次选择和比较,才能得到较为合理的初值.一般的方法,可以通过随机数并根据方程的特性来初选.
很多业务场景中,我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据,以此来预测未来数据的变化趋势.(比如用户的留存变化、付费变化等)
本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法：多项式拟合 和 自定义函数拟合.
通过多项式拟合,我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可.
运行结果：
对于自定义函数拟合,不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合,它可以适用于任意形式的曲线的拟合,只要定义好合适的曲线方程即可.
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